Forschungsingenieure / Forschungwissenschaftler

Über die Rollen

Bei IBM Research Zürich erweitern wir unser Team um mehrere Ingenieure und Forscher, um die nächste Generation großskaliger Datensysteme zu entwickeln, die sowohl moderne Daten-Workloads als auch traditionelle Unternehmens-Workloads unterstützen. Unser Ziel ist es, Plattformen zu entwerfen, die komplexe Abfragen und Workflows effizient über heterogene Engines, Speicherebenen und Hardware ausführen können.

Wir konzentrieren uns auf zentrale Systemherausforderungen wie Abfrageoptimierung, abfrageübergreifende Routing, serverloses Scheduling und Ressourcenmanagement. Diese Systeme müssen vielfältige Workloads unterstützen und gleichzeitig starke Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bieten.

Unsere Arbeit verbindet Systemforschung und Produktionstechnik, und viele der Technologien, die wir entwickeln, werden Teil von Produkten und Open-Source-Plattformen, die im großen Maßstab eingesetzt werden.

Was Sie tun werden

Sie werden Kernkomponenten von Datenplattformen der nächsten Generation entwerfen und bauen. Ein Großteil dieser Arbeit findet tief im System-Stack statt, einschließlich Abfrageausführungs-Engines, Scheduler und verteilten Ressourcenmanagement-Ebenen. Je nach Ihren Interessen und Ihrem Hintergrund kann sich Ihre Arbeit mehr auf Systemtechnik, Systemforschung oder eine Kombination aus beidem konzentrieren.

Was wir suchen

Wir suchen Ingenieure oder Wissenschaftler, die gerne tief im Stack arbeiten und die Infrastruktur entwerfen und bauen, die großskalige Datenverarbeitungssysteme antreibt.

Sie sind vertraut mit der Analyse von Abfrageausführungsplänen, verteiltem Scheduling, Ressourcenmanagement und Systemleistung. Sie haben Freude daran, zu verstehen, wie komplexe Systeme im großen Maßstab funktionieren, und diese zu verbessern. Sie sind neugierig darauf, wie moderne Workloads—einschließlich multimodaler Datenverarbeitung und agentenbasierter Workflows—die Architektur und das Verhalten von Datensystemen der nächsten Generation beeinflussen sollten.

Mindestqualifikationen

• Master-Abschluss in Informatik, verteilten Systemen, Datenbanken oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Berufserfahrung
• Umfangreiche Erfahrung im Aufbau verteilter Systeme oder großskaliger Infrastruktursoftware
• Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in C++, Java oder Scala
• Erfahrung mit großskaligen Datenverarbeitungs-Frameworks oder Abfrage-Engines (z. B. Spark, Presto/Trino, Flink)
• Erfahrung im Entwurf oder der Anwendung von Optimierungstechniken für komplexe Systeme unter Verwendung analytischer Methoden, Heuristiken oder maschinellen Lernens

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung mit Abfrage-Engines, Abfrageoptimierern oder Ausführungsruntimes
• Erfahrung im Aufbau verteilter Scheduler oder Ressourcenmanager
• Vertrautheit mit serverlosen oder elastischen Rechenarchitekturen
• Erfahrung mit spaltenbasierten Datenformaten und Tabellenformaten (Parquet, Arrow, Iceberg)
• Erfahrung mit Beiträgen zu großen Open-Source-Systemen
• Interesse an der Anwendung von ML- oder analytischen Modellen zur Verbesserung der Systemleistung (z. B. Kostenmodelle, Scheduling-Politiken)
• Erfahrung mit Hardwarebeschleunigung für die Datenverarbeitung, wie GPUs, vektorisierte Ausführung, SIMD oder spezialisierte Beschleuniger
• Promotion in Informatik oder einem verwandten Bereich ist von Vorteil

Warum zu uns kommen

• Arbeiten an Systemen, die in Produkten und Open-Source-Projekten im großen Maßstab eingesetzt werden
• Zusammenarbeit mit einem globalen Team in Europa, Afrika, den USA und Indien
• Einfluss auf die Architektur von Datenplattformen der nächsten Generation
• Zugang zu realen Workloads und modernster Infrastruktur

Vielfalt

IBM verpflichtet sich zu Vielfalt am Arbeitsplatz. Bei uns finden Sie ein offenes, multikulturelles Umfeld. Hervorragende flexible Arbeitsregelungen ermöglichen es allen Geschlechtern, die gewünschte Balance zwischen beruflicher Entwicklung und Privatleben zu finden.

Bewerbung

Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung mit Anschreiben und Lebenslauf über den untenstehenden Link ein.